对河南省物流效率及其影响因素的实证研究

2017-05-09 17:59倪志敏
关键词:区位物流业河南省

倪志敏

(广东科学技术职业学院 经济管理学院,广东 珠海 519090)



对河南省物流效率及其影响因素的实证研究

倪志敏

(广东科学技术职业学院 经济管理学院,广东 珠海 519090)

运用SE-DEA模型对河南省近10年的物流业数据进行了物流效率的评价,得出了10年来河南省物流效率普遍较高、2015年效率评价排名第一、物流业规模效益自2011年以来逐年递减的结论。运用Tobit模型对河南省物流效率的影响因素进行了分析,结果表明,区位因素和物流资源利用率对河南省物流效率的影响较大。最后对河南省物流业的发展提出建议。

物流效率评价;SE-DEA模型;DEA-Tobit模型

随着经济的发展及全球化进程的加快,物流业作为一种综合性社会服务业,已成为现代经济的重要的组成部分。大力发展现代物流业,对于优化发展环境、带动产业升级、降低流通成本、普遍提高经济运行的质量和效益、增强城市综合服务保障能力,具有十分重要的意义。2014年《河南省交通运输推进物流业健康发展实施意见》中指出,河南省地处祖国腹地,承东启西、连南贯北,是全国区域协调发展的战略支点、重要的现代综合交通枢纽和新丝绸之路经济带的重要节点,区位优势突出、战略位置重要、辐射带动力强,作为重要的经济大省、农业大省和新兴工业大省,物流业在河南省经济社会发展中具有十分重要的地位。新时期,以现代物流发展需求为导向,以打造“丝绸之路经济带”新高地和河南经济升级版为战略基点,是加快全省转变发展方式、承接产业转移和提升区域竞争力的重要支撑,是构建全省现代物流服务体系、实现交通运输行业转型升级的重要途径。

一、文献综述

近年来,许多学者对物流效率的评价及影响因素进行了深入的研究。王琴梅等[1]使用DEA-Tobit模型对西安市2003—2010年物流效率进行评价并分析了其影响因素,结果表明,西安市整体物流效率较高,且与经济发展水平(GDP)、区位优势、物流资源利用率和市场化程度呈正相关,其中物流资源利用率和市场化程度对物流效率的影响程度更深。陈治国等[2]基于DEA-Tobit模型对新疆2000—2012年的物流效率及影响因素进行分析,结果表明,新疆整体物流效率较高,但纯技术效率偏低,规模报酬存在波动性,且与经济发展水平、市场化程度、区位优势、外贸水平和物流资源综合利用率存在正相关关系。秦雯[3]使用DEA-Tobit模型对青海2004—2013年的物流效率及其影响因素进行了分析,结果显示,青海物流业综合效率较高,规模报酬呈波动趋势,物流业资源利用率、专业化程度和人力资源是影响青海物流效率的显著因素。田丽[4]运用DEA效率评价模型对河南2004—2012年物流系统的相对有效性、技术有效性、规模效益有效性和超效率进行分析,结果显示,河南物流投入、产出总体有效性为44%。

从以上分析可见,国内外对物流业效率评价及影响因素的研究很多,但指标体系的选取存在局限性,并不能适用于所有区域,而目前又缺少利用超效率DEA-Tobit模型对河南省物流业效率评价及影响因素的研究。因此,本文希望通过对河南省近10年的物流业效率进行评价,指出投入产出存在哪些冗余或不足,并分析物流效率的影响因素,从而对河南省的物流业发展提出针对性的建议。

二、模型构建及实证研究

(一)研究方法的选择

常见的物流效率评价方法有作业基本成本法、指标树法、层次分析法及数据包络分析法(DEA)等。因为数据包络法可用于多项投入与多项产出的效率评估且不受投入产出量的影响,以及数据包络法无需预先赋予权重值,并具有客观性,所以本文选取数据包络分析法。首先使用DEA中CCR模型计算河南省近10年的物流效率。但是对于同为DEA有效(即θ=1)的决策单元,CCR模型存在一个缺陷,不能将它们进行排序。为弥补CCR的缺陷,Andersen和Petersen提出了一种超效率(Super-Efficiency)SE-DEA模型,其基本思想是:在进行第j个决策单元效率评价时,使第j个决策单元的投入和产出被其他决策单元投入和产出的线性组合代替,而将第j个决策单元排除在外,即将当前评价单元从等式左侧的求和计算中去掉。SE-DEA模型的数学表达式如式(1)。

(1)

式中:θ为物流业的综合效率;λ为权重系数;s-和s+为松弛变量,分别表示投入的“冗余”和产出的“不足”。θ值越接近于1,表示第i年物流业的效率越高,反之越低;当θ=1时,表示第i年物流综合效率达到最优。

Tobit在1958年提出了Tobit回归模型,该模型属于因变量受限的一种模型,其重要特征是解释变量取实际观测值,而被解释变量只能以受限的方式被观测到,DEA模型计算出的效率值是截断的、离散的,正好符合该特征。因此,本文构建Tobit模型分析河南省物流效率的影响因素。Tobit模型的基本形式如式(2)。

(2)

式中:Y*为截断因变量向量;Y为效率值向量;X为自变量向量;β为相关系数向量;μ为误差项,且μ~(0,σ2)[5]。

(二)效率评价指标和数据的选取

本文以河南省2006—2015年的物流业数据为例。为了遵循分析物流效率的全面性、代表性和可取性原则,选取交通运输、仓储和邮政业的固定资产投资和从业人员及换算后的线路运输长度[6]①本文采用参考文献[6]中换算线路运输长度的方法,先计算河南省公路、铁路、水路的运输效率,再将铁路与水路换算成公路的替代长度,得到换算后的线路运输长度。作为投入指标,河南省物流业GDP、河南省货运量和货物周转量作为产出指标,计算河南省近10年的物流效率。数据如表1所示,均来源于2006—2015年《中国统计年鉴》和《河南统计年鉴》。

表1 河南省2006—2015年物流业投入产出表

(三)DEA效率分析

本文首先采用DEAP2.1软件对表1的数据进行分析,计算结果包括物流业综合技术效率、纯技术效率和规模效率,纯技术效率评价的是在一定投入下能达到的产出能力,规模效率反映了河南省10年来物流业的发展规模。具体结果如表2所示。

表2 河南省2006—2015年物流业DEA效率评价结果

从表2的数据来看,河南省物流业除了在2006年和2009年没有达到DEA有效外,其余年份均达到DEA有效,这表明,总体来说,近10年河南省物流业效率较高。但是,DEA效率评价达到数值为1的年份较多,并不利于排序。因此,本文使用MyDEA1.0对决策单元继续进行超效率评价,得到的SE-DEA模型的评价结果如表3所示。

表3 河南省2006—2015年物流业SE-DEA效率评价结果

从表3的评价结果来看,近10年中有8年的物流效率评价值大于1,说明河南省近10年的物流效率较高。其中,2015年的效率评价分数排名第一,2013年的效率评价排名第二,但是2014年效率评价却排名第七,这说明2014年受全球经济形势下滑的影响,河南省物流业投入和产出指标均存在较大的不足:固定资产投资存在45.74亿元的不足,从业人员存在7.52万人的不足,线路运输长度存在1.22万公里的不足,产出值物流业GDP与目标值一致,货运量存在20.06亿吨的不足,货物周转量存在1 600.73亿吨公里的不足。2015年全省经过经济转型和产业结构调整升级,物流效率迅速提升,评价得分居10年之首,但仍然存在投入产出冗余或不足的问题:固定资产投资存在218.92亿元的冗余,从业人员存在42.28万人的不足,线路运输长度存在8.69万公里的不足,物流业GDP与目标值一致,货运量存在2.52亿吨的不足,货物周转量存在1 125.58亿吨公里的不足。从MyDEA1.0软件的数据分析结果来看,投入指标中固定资产投资除2015年、2009年和2006年存在冗余外,别的年份均有不足,从业人员在2011年起连续5年存在不足,线路运输长度从2012年起连续4年存在不足,说明2015年物流业固定资产投资力度加大后,从业人员和线路运输长度并未随之扩大规模,导致从业人员和线路运输长度在数量上有较大的提升空间。而产出指标中物流业GDP仅在2011年和2012年存在不足,其他年份均与目标值一致,货运量和货物周转量则在较多年份存在不足,这说明物流业GDP近3年来产出已达最优,但由于交通线路运输长度不能满足货物运送需求,使得货运量和货物周转量偏低。

总体来看,河南省物流业效率近10年评价均值为1.048,效率较高。全省物流规模效益从2008年连续递增3年后,从2011年起呈递减趋势,这说明在国内、省内经济下行压力加剧的背景下,河南省物流业总体呈现稳中趋缓的态势。随着物流市场需求结构加快调整,物流领域投资力度加大,“互联网+”下的物流变得更加智能化、信息化、网络化,物流效率将会进一步提升。

(四)影响因素分析

以前面得到的河南省近10年的物流效率值作为因变量,以内外部可能影响物流效率的因素作为自变量建立Tobit回归模型。

(3)

式中:Yi为物流效率;β0为常数;β1、β2、β3、β4为回归系数;i为10年的期间(i=1,2,…,10);X1i为河南省生产总值;X2i进出口总额;X3i为区位商;X4i为单位公路、铁路、水路货运量;μ为误差项。

河南省生产总值代表了经济水平,进出口总额代表了外贸水平,区位商代表了河南省的区位因素(河南省物流产值在河南省总产值中所占比重与全国物流产值在全国总产值中所占比重的比率),单位公路、铁路、水路货运量代表了物流资源利用率。其中,外部因素包括经济水平、外贸水平,内部因素包括区位因素、物流资源利用率。

本文使用Eviews7.2软件,对建立的Tobit模型进行回归分析,结果如表4所示。

表4 Tobit模型回归分析结果

注:“***”表示显著性水平为1%。

由表4看出,可决系数R2为0.964 227,表示拟合程度很好。同时得出以下结论:河南省生产总值X1的回归系数仅为0.000 003 21,说明生产总值和物流效率呈正相关,但影响较小,且统计结果不显著,即经济水平和物流效率的高低没有太大关系。进出口总额X2系数为-0.000 019 9,说明进出口总额与河南省物流效率呈负相关,但影响较小,且统计结果不显著,即外贸水平越高,若没有相应的物流资金、人员及基础设施的投入,物流效率反而会降低,但影响并不大。区位商X3统计结果显著,系数为0.370 14,说明区位因素对河南省物流效率的影响是正面的,且影响较大。河南省地处中原,交通网络四通八达,是公路、铁路、航空及黄河内河沿线的交通枢纽,地理优势和优越的交通运输条件决定了区位因素对河南省物流效率有显著影响。单位公路、铁路、水路货运量X4统计结果显著,系数为0.066 23,说明物流资源利用率对河南省物流效率是积极的正面影响,且物流资源利用率每提高1个百分点,河南省物流效率就提高6.6个百分点,即物流资源利用率越高,河南省物流效率越高。

三、结论与建议

本文首先运用SE-DEA模型对河南省近10年的物流业数据进行物流效率的评价,得出10年来河南省物流效率普遍较高,2015年效率评价排名第一,物流业规模效益受经济下滑影响,自2011年以来逐年递减。接着运用Tobit模型对河南省物流效率的影响因素进行分析,结果表明,区位因素和物流资源利用率对河南省物流效率的影响较大,与效率评价结果相符,说明河南省的物流效率受外部因素经济水平、外贸水平等影响较小,而与内部因素区位优势、物流资源利用率密切相关。

基于以上分析结论,为了推动河南省物流业的快速发展,提升物流效率,可以采取如下措施。

(1)加快建设以郑州为中心、以省内其他节点城市为支撑的大物流联动发展格局,提升郑州国际物流中心的功能,突出国际化、高端化、智能化。以郑州航空港、郑州国际陆港和国际物流园区为核心,初步建成辐射中西部地区的内陆“无水港”、连接中亚和欧洲的“东方陆港”、国际航空货运中心、国内集散分拨中心和区域物流配送中心。同时,增强区域物流节点支撑能力,推动洛阳、商丘、安阳、三门峡、许昌、漯河等区域节点城市的冷链、电子信息产品、汽车及零部件、医药等特色物流发展,充分发挥地区性中心城市的区位交通、产业和市场等优势,进一步完善物流通道、园区、口岸、配送中心等基础设施,增强区域物流节点综合服务功能,形成与郑州中心功能互补、遥相呼应、联动发展的大物流发展格局。同时,在产业结构调整上,应当发展壮大优势主导产业,培育战略性新兴产业,大力发展高新技术产业,重点发展电子信息、装备制造、汽车、食品加工、轻工、新型建材等六大高成长性产业,从根本上改变河南第二产业结构偏重,过度依赖资源能源消耗的格局[7]。

(2)利用区位优势,建设陆路、水路、航空立体化交通运输网络。中原经济区是以全国主体功能区规划明确的重点开发区域为基础、中原城市群为支撑,涵盖河南省、延及周边地区的经济区域,地理位置重要,粮食资源优势突出,市场潜力巨大,文化底蕴深厚,在全国改革发展大局中具有重要的战略地位。河南省应充分发挥区位和交通运输的优势,加强各种运输方式高效衔接,加速交通运输与现代物流融合发展,加快区位优势向物流优势转化,构建与河南省在全国经济布局和物流业发展格局中功能定位相适应的交通运输服务体系,实现交通枢纽向物流核心枢纽的转化升级。

利用区位优势,建设陆路、水路、航空立体化交通运输网络,主要以公路为基础,以铁路、航空为骨干,协同水运、管道运输共同发展。同时加强与长三角、京津冀、长江中游经济带、关中-天水等周边经济区对接,尽快完善由“664”铁路网、“686”高速公路网为骨干组成的“四纵五横四射”综合运输大通道,完善河南18个省辖市等重要运输节点城市的公路、铁路、港口、机场等集疏运设施。建成以郑州机场为核心节点,洛阳机场、南阳机场为辅助节点的高效便捷、功能完备的机场运输体系。内河主要港口基本实现机械化、专业化,航道通航能力持续改善。由此,发达高效的交通运输体系,将为河南省现代物流业的迅猛发展提供强大动力和有效支撑。

(3)增强信息化建设,加快货物周转,提高物流资源利用率。依托行业龙头企业,在冷链、医药、钢材、粮食、煤炭等行业,建设完善一批区域性、行业性的专业物流信息平台,建设河南省信息交换共享的综合性物流信息服务平台,推动大数据、云计算、物联网等先进信息技术与物流业的深度融合,实现“互联网+”下的物流信息互联互通与充分共享,优化物流业务流程,创新物流业组织方式,为丝绸之路经济带建设做出更多贡献。

[1] 王琴梅,谭翠娥.对西安市物流效率及其影响因素的实证研究[J].软科学,2013,27(5):70-74.

[2] 陈治国,李红.基于DEA-Tobit模型的新疆物流效率及其影响因素研究[J].石家庄经济学院学报,2015,38(1):69-74.

[3] 秦雯.青海省物流效率及其影响因素的实证研究[J].青海社会科学,2016(1):99-104.

[4] 田丽.基于DEA模型的河南省物流产业效率评价[J].物流技术,2015,34(1):161-164.

[5]KEVINCULLINANE.TheefficiencyanalysisofcontainerportproductionusingDEApaneldataapproaches[J].ORSpectrum, 2010,32(3): 717-738.

[6] 黄勇,徐景昊.我国中部6省社会物流效率的分析与评价[J].现代物流,2009,31(11): 78-81.

[7] 郑伟.2001—2011年河南省产业结构效益综合分析[J].河南理工大学学报(社会科学版),2013,14(4):405-410.

[责任编辑 王晓雪]

An empirical study on the efficiency of logistics and its influencing factors in Henan province

NI Zhimin

(SchoolofEconomicsandManagement,GuangdongPolytechnicofScienceandTechnology,Zhuhai519090,Guangdong,China)

The author evaluated the logistics efficiency of nearly 10 years’ data in Henan province by means of SE-DEA model, it finds that efficiency is high generally, of which efficiency evaluation ranked first in 2015. The scale and benefits of logistics decreased year by year since 2011 due to the global economic downturn. The author analyzes influencing factors of logistics efficiency in Henan province by means of Tobit model, the results show that location factors and utilization of logistics resource influence logistics efficiency largely in Henan province. Finally, the author proposed some suggests on the development of logistics in Henan province.

efficiency evaluation of logistics; DEA-Tobit model

10.16698/j.hpu(social.sciences).1673-9779.2017.02.004

2016-10-17

倪志敏(1983—),女,河南驻马店人,讲师,主要从事物流与供应链管理的研究。

E-mail:cindy_nzm@qq.com

F252.5

A

1673-9779(2017)02-0020-05

倪志敏.对河南省物流效率及其影响因素的实证研究[J].河南理工大学学报(社会科学版),2017,18(2):020-024.

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